《简单粗暴 TensorFlow》— 精简的 TensorFlow 入门指导

Posted 2021-04-24 TensorFlow

Google 在全球有很多 GDE (Google Developers Expert)，他们都是 Google 认可的资深专家。GDE 一直致力于通过各种形式传播和推广新技术，并帮助开发者解决开发过程中遇到的问题。

每一位 GDE 都对其所在的领域作出过特殊贡献。

《简单粗暴 TensorFlow》的作者李锡涵，积极致力于 TensorFlow 的推广。这篇精简的 TensorFlow 入门指导，基于 TensorFlow 的 Eager Execution（动态图）模式，力图让具备一定机器学习及 Python 基础的开发者们快速上手 TensorFlow。

教程目录

1、前言

2、TensorFlow安装

• 简易安装

• 正式安装

• 第一个程序

3、TensorFlow基础

• TensorFlow 1+1

• 基础示例：线性回归

4、TensorFlow模型

• 模型（Model）与层（Layer）

• 基础示例：多层感知机（MLP）

• 卷积神经网络（CNN）

• 循环神经网络（RNN）

• 深度强化学习（DRL）

• 自定义层 *

• Graph Execution模式 *

5、TensorFlow扩展

• Checkpoint：变量的保存与恢复

• TensorBoard：训练过程可视化

• GPU的使用与分配

6、附录：静态的TensorFlow

• TensorFlow 1+1

• 基础示例：线性回归

完整内容 PDF 下载：

https://www.tensorflowers.cn/t/6230

答疑

如果发现阅读中有难以理解的部分，请检查自己对每章的 “前置知识” 部分是否有清楚的理解。

如果您对本教程有任何疑问，请至 TensorFlow 中文社区（tensorflowers.cn）的该版面发问。

注：该版面链接

https://www.tensorflowers.cn/b/48

↓↓↓ 点击 “阅读原文”

查看完整版教程！